Correlates of emotional intelligence: Results from a multi-institutional study among undergraduate medical students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emotional Intelligence (EI) is the ability to deal with your own and others emotions. Medical students are inducted into medical schools on the basis of their academic achievement. Professionally, however, their success rate is variable and may depend on their interpersonal relationships. EI is thought to be significant in achieving good interpersonal relationships and success in life and career. Therefore, it is important to measure EI and understand its correlates in an undergraduate medical student population. AIM: The objective of study was to investigate the relationship between the EI of medical students and their academic achievement (based on cumulative grade point average [CGPA]), age, gender and year of study. METHODS: A cross-sectional survey design was used. The SSREIS and demographic survey were administered in the three medical schools in Saudi Arabia from April to May 2012. RESULTS: The response rate was 30%. For the Optimism subscale, the mean score was M = 3.79, SD ± 0.54 (α = 0.82), for Awareness-of-emotion subscale M = 3.94, SD ± 0.57 (α = 0.72) and for Use-of-emotion subscale M = 3.92, SD ± 0.54 (α = 0.63). Multiple regression showed a significant positive correlation between CGPA and the EI of medical students (r = 0.246, p = 0.000) on the Optimism subscale. No correlation was seen between CGPA and Awareness of Emotions and Use of Emotions subscales. No relationship was seen for the other independent variables. CONCLUSION: The current study demonstrates that CGPA is the only significant predictor, indicating that Optimism tends to be higher for students with a higher CPGA. None of the other independent variables (age, year of study, gender) showed a significant relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».